Specialization

02 神经网络 - 神经网络和深度学习 [Deep Learning Specialization系列]

本文是DeepLearningSpecialization系列课程的第1课《NeuralNetworksandDeepLearning》中LogisticRegressionasaNeuralNetwork部分的学习笔记。内容包括：逻辑回归和二进制分类损失函数、代价函数和梯度递减法计算图正向传播和反向传播向量化1.逻辑回归和二进制分类逻辑回归（LogisticsRegression）是用来处理二进
puran1218·2020-08-05 19:46

Network Stack Specialization for Performance

最近在研究DPDK，这是sigcomm2014的论文，纪录在此备忘Ps:文中关键词的概念：segment:对应于tcp的PDU(协议传输单元)，这里应该指tcp层的包，如果一个包太大tcp负责将它拆分成多个segment（这个概念对理解后文有帮助）根据unix网络编程卷1第8页注解2：packet是IP层传递给链路层并且由链路层打包好封装在帧中的数据（不包括帧头）而IP层的包(不包括ip头)应该叫
geekops·2020-08-03 00:28

[08.专题]Bioinformatics Specialization

课程地址FindingHiddenMessagesinDNA(BioinformaticsI)https://www.coursera.org/learn/dna-analysis/home/welcomeGenomeSequencing(BioinformaticsII)https://www.coursera.org/learn/genome-sequencing/home/welcomeCo
43daf5f8181f·2020-08-01 04:20

Deep Learning Specialization课程笔记——深层神经网络

ForwardPropagationinaDeepNetwork对第l层来说：Z^[l]=W^[l]*A^[l-1]+b^[l]A^[l]=g^[l](Z^[l])这个地方是可以对1...l...n层做一个forloop。GettingyourmatrixdimensionsrightW^[l]的维度为(n^[l],n^[l-1])，b^[l]的维度为(n^[l],1)dW的维度和W一致，db的维
韬光养晦气·2020-07-28 20:19

Deep Learning Specialization课程笔记——超参数设定，批量标准化等

Hyperparametertuning学习速率alpha的设定十分重要。在随机选取时，不要用grid，而是随机选点，如下图，因为可能某个超参数比另一个效果更显著，所以随机选时可以给这个显著参数更多的机会（25个值而非5个值）。之后可以小范围再进行密度更高的抽样，如下图：另外，可以选取恰当的scale来研究超参数，比如0.0001-0.1，可以把尺度设为0.0001-0.001，0.001-0.0
韬光养晦气·2020-07-28 20:19

python学习笔记（五）python中的面向对象

把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization
大雪001·2020-07-27 16:14

Traits技术初探

中被广泛运用,常常被用于使不同的类型可以用于相同的操作,或者针对不同类型提供不同的实现.traits在实现过程中往往需要用到以下三种C++的基本特性:enumtypedeftemplate(partial)specialization
billdavid·2020-07-15 20:46

Getting the Most out of this Specialization-week1

Lecture-BasedQuestionsModule1-IntroductionWhatdoesHCImeantoyou?Whatarewaysthehumanandcomputerinteract?Whatareexamplesofgood/baddesignsinyourlife?Whatmadethemgood/bad?Giveexampleswheregood/baddesignsma
Bing2464·2020-07-14 13:49

Coursera-Deep Learning Specialization 课程之（一）：Neural Networks and Deep Learning-weak2编程作业

一PythonBasicswithnumpy(optional)学习目标：①使用logisticregression②学习如何最小化代价函数costfunction③理解通过代价函数的导数来更新参数**1-Buildingbasicfunctionswithnumpy1.1-sigmoidfunction,np.exp()#GRADEDFUNCTION:basic_sigmoidimportmat
leaeason·2020-07-11 10:54

UML类关系（依赖，关联，聚合，组合的区别）

UMLClassRelationships由于最近看一些java书涉及到了uml类图，因此查阅资料，思考后整理总结写成如下文章注重于理解，没有如何实现（画图）的部分Generalization/specialization
oneinis·2020-07-10 04:59

week1.5 Specialization overview

Howtoconecttherealitywithmachinelearning(buildamodel.)Regessiontechines:linearregession,ridgeregression,lassoregression.Optimizationtechines:gradientdescent,coordinatedescentKeyconcepts:lossfunctions,
爱跑步的coder·2020-07-09 07:55

循环神经网络-第二周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

词汇表征wordrepresentation在上一周我们提到了通常的一个词汇表征的方法是通过建立一个包含全部独立单词的词汇表，对于其中的每一个单词在对应的索引位置上建立One-hot编码。例如如果词汇表的长度是10,000，那么对于索引位置为9527的一个单词，其编码后的向量为一个长度为10,000，索引位置9527处为1其他位置全0的向量，这里也可以知道对于词汇表进行One-hot编码的到的也是
拓季·2020-07-08 23:46

机器学习项目优化-第二周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

误差分析（ErrorAnalysis）假设你正在通过神经网络构建一个猫分类器，在经过训练数据集训练后，使用调整集进行调整的时候发现算法的出错率是10%，其中有很多狗的照片被错误的分类成猫。此时，你是否应该集中精力攻克算法对于狗照片的误识别问题？更极端的，是否干脆直接用接下来的几个月去做一个狗的分类器？得出这个问题的答案不应该仅仅依靠直觉或是他人的建议，而是应该试着分析100张调整数据集中被错误分类
拓季·2020-07-07 06:41

卷积神经网络-第四周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

人脸识别（Facerecognization）人脸识别和人脸验证（Faceverification）在本课中的区别是人脸识别是对应一个输入与多个可能的目标值的对应，例如输入一张图片，与数据库中的图片进行对比，从而输出与数据库中相匹配的照片的姓名；而人脸验证则是一个输入与一个输出之间的对应，例如输入一张图片和姓名，输出照片是否和姓名对应的判断结果。由于对于准确率要求更高，因此识别问题比验证问题更加困
拓季·2020-07-05 07:36

京东Java开发一面面经

简单介绍一下面向对象把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization
xiaolaohu_zy·2020-06-30 00:27

[机器学习入门课程]机器学习与深度学习相关课程资源及介绍

建议课本：统计学习方法+西瓜书+机器学习实战2.Specialization-Stanford：DeepLearning_NG相关bl
gdtop818·2020-06-28 20:31

[06.专题]Learn English: Advanced Grammar and Punctuation Specialization

课程网址VerbTensesandPassives已下载Conjunctions,Connectives,andAdverbClauseshttps://www.coursera.org/learn/conjunctions-connectives-adverb-clausesNounClausesandConditionalshttps://www.coursera.org/learn/noun
43daf5f8181f·2020-06-28 10:35

循环神经网络-第三周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

Sequencetosequencemodel前面已经提到在机器翻译等应用场合需要对应一个序列输入，给予一个序列的输出，此时对应的RNN架构为many-to-manyRNN，并且此时输入和输出均为多个，且不需要相等。对应输入序列部分称为编码器，而对应输出部分则成为解码器。当给予网络足够多的输入，输出对时，网络可以通过训练达到较好的翻译效果。Many-to-manyRNNwithdifferenti
拓季·2020-06-28 05:23

卷积神经网络-第三周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

目标分类和定位（classificationwithlocalization）前面的例子中讨论了很多关于图片分类的应用，在计算机视觉中另一个重要的应用是在图片中找到某一类特定物体的位置，这一类问题称为分类和定位问题。再进一步就是自动识别和检测视野内任意多类物体及其位置，这一类问题则称为目标检测objectdetection。为了在输出中标识出被定位物体的位置，神经网络的输出除了可能的分类之外还可以
拓季·2020-06-27 00:19

神经网络和深度学习-第一周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

基础定义人类发达的神经系统和强大的认知能力是我们能够建立起人类文明的重要原因，这些神经系统使得我们可以对海量的输入信息进行快速的加工和传递，进而及时的对外界环境做出反应（输出）：我们能从混乱的人群中轻易识别出亲友的面孔、能从一整段的文字中迅速发现错别字、能从一整段的钢琴演奏中迅速发现走音，这些我们习以为常的能力都要归功于我们强大的神经系统。尽管人类的认知能力高度发达，但依然有很多的工作是无法仅凭人
拓季·2020-06-24 23:04

07 C++模板特化、模板偏特化和模板模板参数基本用法

1、引言C++中对类模板、函数模板、成员模板除了通用的方法外，还有模板特化specialization、偏特化partialspecialization和模板模板参数templatetemplateparameter
mcyJacky·2020-06-24 14:06

7.深度学习练习：Regularization

课程链接：https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specialization/目录1-Package2-Non-regularizedmodel3-L2Regularization
10点43·2020-06-22 21:30

broad knowledge versus specialization

Ithaslongbeenahottopicfordebate:shouldweaimatbecominganexpertinoneparticularfieldoritisbettertoacquireknowledgeacrosstheboardonmanysubjects,a.k.a,becomeageneralist?Ithinktheprimarytrendofthisinformati
anniequ·2020-04-06 13:59

【Geekband】Week 4 Notes.md

注意有两种形式2.Pointer-likeClasses-智能指针与迭代器3.Function-likeClasses4.namespace通过{}限定范围来提高测试效率5.membertemplate6.Specialization7
读书行路风雨兼程·2020-04-05 17:54

SGI stl

1.9.1stl_config.h中的各种组态（configurations）组态3：__STL_STATIC_TEMPLATE_MEMBER_BUG:函数模板中包含静态数据成员组态5：__STL_CLASS_PARTIAL_SPECIALIZATION
镜中无我·2020-03-24 02:58

Java面向对象详解

把一组数据和处理他们的方法组成对象(object)，把相同行为的对象归纳为类(class)，通过类的封装(encapsulation)隐藏内部细节，通过继承(inheritance)实现类的的特化(specialization
chonglingliu·2020-03-24 00:19

改善深层神经网络-第三周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

超参数调整前面已经看到在神经网络调试过程中需要涉及很多的超参数，那么如何系统性的调整这些参数以快速的达到更好的学习效果？Andrew的建议是按照以下的优先级：α:永恒重要，是训练中重点调整的对象之一隐藏单元的数量、mini-batch的容量大小，如果采用动量梯度，那么β也是可以考虑的参数（一般取0.9）层数、学习率下降相关参数，同时如果采用Adam，默认选择β1=0.9，β2=0.999，ε=10
拓季·2020-03-22 08:31

循环神经网络-第一周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

序列模型sequencemodel在前面已经讲到不同的神经网络架构在处理不同类型的任务时具有不同的表现，循环神经网络Recurrentneuralnetwork在处理带有前后序列性质的数据如自然语言处理、机器翻译、连续动作识别等应用具有非常明显的先天优势，RNN之所以如此命名是因为我们会对序列中的每一个元素执行同样的操作，因此可以视作一种循环机制。TheRNNperformsthesametask
拓季·2020-03-22 04:18

复习

-所有下属的问题至少一半是上级的问题：顾问不管理也可以发挥70%的水平，领导者则把他们的水平发挥到100%-PS模式的顶层设计就是：teamBonus+specialization-一定要简单直接，追根究底
sageness·2020-03-21 22:47

[02.专题]Data Mining Specialization

课程网址COURSE1DataVisualizationUpcomingsession:Aug1—Sep5.AbouttheCourseLearnthegeneralconceptsofdataminingalongwithbasicmethodologiesandapplications.Thendiveintoonesubfieldindatamining:patterndiscovery.L
43daf5f8181f·2020-03-14 22:19

c++ future库

1.Providers1.1promisetemplatepromise;templatepromise;//specialization:Tisareferencetype(R&)te
王侦·2020-03-09 06:43

写在前面-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

深度学习、机器学习和人工智能已经成为这个时代人尽皆知的词语，作为一个好奇心非常强的人，我不愿意自己总是被动的接受新闻对于这些技术的解读，所以决定自己深入的学习一下。作为准备，我从去年开始断断续续接触编程，期间也走了很多的弯路。在编程学习的过程中，我不断的发现计算机科学家们是多么的聪明和慷慨：他们不断的思考如何改进已有的解决方案，频繁的、定量化的利用数学这个工具来优化计算；他们将复杂的问题拆解为一系
拓季·2020-03-05 20:54

C++模板特化 specialization

特化是泛化的反面，针对特定的具体的设计的一种方法：//泛化templatestructhash{};//特化template{size_toperator()(charx)const{returnx;}}template{size_toperator()(charx)const{returnx;}}template{size_toperator()(charx)const{returnx;}}//
枸杞养生·2020-02-23 18:19

改善深层神经网络-第二周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

后记优化算法这一部分如果没有实际操作的话非常的抽象，建议结合代码进行理解。作为一个合格的写作者，我首先推荐大家看比我写的更好的材料，比如这个和这个。样本的小批量Mini-Batch计算尽管通过向量化输入可以使得算法计算的速度大幅提升，但如果输入样本量非常大的情况下依然会拖慢算法迭代的速度。所以聪明的计算机科学家们又想到可以将样本集分成小的批量mini-batch，例如假设我们有5,000,000个
拓季·2020-02-20 19:30

[01.专题]Data Structures and Algorithms Specialization

课程网址AboutThisSpecializationTheSpecializationcoversalgorithmictechniquesforsolvingproblemsarisingincomputerscienceapplications.Itisamixoftheoryandpractice:youwillnotonlydesignalgorithmsandestimatetheir
43daf5f8181f·2020-02-15 16:40

如果说连锁经营是原子弹；那特许经营更是弹中弹

连锁经营的特征归纳起来就是4S原则—差别化（Specialization）：如家酒店的外墙是黄色的，跟其他连锁酒店的颜色完全不一样。
陈权_高级顾问·2020-02-07 14:33

改善深层神经网络-第一周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

数据集的划分神经网络的建立过程是一个需要多次重复的实验过程：从最开始的想法产生，到通过编写代码来算法实现，再到建立数据集来训练调参，都需要经历多次的迭代才能完成。Practicalprocessforneuralnetworks为了更快的完成这个迭代过程，数据集的准备工作非常重要。一般在训练过程中会将已有的数据集分为训练数据集trainingset，调整数据集cross-validation/de
拓季·2020-01-06 19:40

二、假设空间与归纳偏好

前者是从特殊到一般的泛化（generalization）过程，即从具体的事实归结出一般性规律；后者则是从一般到特殊的特化（specialization）过程，即从基础原理推演出具体状况。
Mr_Bluyee·2019-12-29 01:25

composition&inheritance in React

React不用inheritance，所有需要用extends的方案都可以单独写一个JS文件然后importComposition(i.e.containment,specialization)包含关系
吕晔Ivy·2019-12-13 09:41

甘比英文拓展写作-persuasion2-Brodong

Astheindustrializationadvances,labordivisionhasbecomeaquitecommontrend,whichhaslongbeencalled“specialization
Jamiezhang2017·2019-12-13 05:07

Neural Networks and Deep Learning-w1-Welcome to the Deep Learning Specialization

Helloandwelcome.Asyouprobablyknow,deeplearninghasalreadytransformedtraditionalinternetbusinesseslikewebsearchandadvertising.Butdeeplearningisalsoenablingbrandnewproductsandbusinessesandwaysofhelpingpe
U2509·2019-12-06 21:13

【郑州分院第107期】简述面向对象编程

把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization
IT修真院课代表·2019-11-29 22:12

神经网络和深度学习-第四周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

深度神经网络的符号表示随着网络的层次的增加，用精炼且统一的符号来确定的表示网络的不同的层以及各个层之间独立单元的情况就变得十分重要，正如在矩阵中我们用aij表示第i行第j列元素一样。在实际的神经网络构建中，很难一开始就清楚的需要多少层、每个层级之间的单元数量以及选择哪一种激活函数，这些都要经过多次的训练和调整来确定，也被称为“调参”。以下面这个神经网络为例，相关约定如下：3hiddenlayers
拓季·2019-11-07 12:52

神经网络和深度学习-第二周-吴恩达 Deep Learning Specialization 学习笔记

二元分类（BinaryClassification）二元分类是经典的分类问题，在程序实现中希望算法可以决定某件事物的结果是或者不是某两种状态中的一种。为了计算的方便通常将是用1来表示，而不是用0来表示，例如：明天天气是晴还是阴某张图片里包含还是不包含猫摄像头所捕获的脸是还是不是某个要追踪的对象LogisticRegressionLogistic回归是经典的二元分类方法，它的实现过程可以比较全面的展
拓季·2019-11-03 09:31

在机器学习领域，归纳学习应该怎么理解？

它的一般操作是泛化（Generalization)和特化（Specialization)。泛化用来扩展一个假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，应用于更多的情况。
duozhishidai·2019-09-26 19:08

谈一谈基于python的面向对象编程基础

把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization
·2019-09-24 19:17

Python基础 — 面向对象编程基础

“把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization
丁可乐·2019-09-24 16:00

浅析Ruby中继承和消息的相关知识

继承允许你创建一个类，作为另一个类的精炼（refinement）和特化（specialization）。
·2019-09-23 22:42

02_python基础（面向对象编程）

把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization
好萌一把刀·2019-09-01 02:00

Python语言学习（五）（面向对象基础＆进阶、整数比较和嵌套列表）

把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization
CSDNTianJi·2019-08-30 19:14
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